Apresentação

  • Realizo análises quantitativas para estudar fenômenos sociais.

  • Dados públicos sobre políticas públicas e sua interseção com aspectos político-eleitorais.

  • Tenho experiência em pesquisa de opinião pública, com foco em análise de tendências e comportamentos políticos e eleitorais do eleitor brasileiro.

Convencimento de que é um local relevante para atuar

  • O mercado ainda apresenta uma demanda significativa.

  • Porque?

    1. Uma sólida formação sociológica e política.
    1. Manipulação e produção de análise de dados.

- Apresentar caminhos para ser um cientista social com capacidade analítica quantitativa, e não um cientista de dados.

O ofício da profissão

A caixa de ferramentas do pesquisador em ciências sociais:

    1. O conhecimento teórico para ter a capacidade de formular perguntas de pesquisa relevantes e bem elaboradas, que podem contribuir para a evolução da discussão.

Pergunta: Um alto nível de desigualdade favorece o sucesso eleitoral de lideranças populistas?

    1. A coleta das informações em uma base de dados secundária.

3) Manipulação dos dados

Seleção das variáveis relevantes, escolher os conjuntos de dados que são pertinentes ao objetivo da análise.

Limpeza e preparação dos dados, tratar os dados para remover possíveis erros, construção de indicadores, inconsistências e valores ausentes, além de formatá-los de maneira adequada para a análise.

4) Plano de análise

Análise exploratória, realizar uma análise inicial para entender a estrutura e as características dos dados, utilizando técnicas estatísticas descritivas e visualizações de dados.

Escolha das técnicas de análise, selecionar as técnicas estatísticas apropriadas para responder às perguntas de pesquisa ou atingir os objetivos da análise.

  • Estatistica descritiva, modelos de quase experimento, survey.

Opções de gráficos adaptados às características da variável e às perguntas da pesquisa.

5) Validação dos resultados

Verificar a robustez dos resultados e a confiabilidade das conclusões, considerando eventuais limitações dos dados e das técnicas utilizadas.

6) Plotagem dos resultados

Gráficos

6) Plotagem dos resultados

Tabelas

7) Escrita do texto

Interpretação dos resultados, interpretar os resultados obtidos a partir da análise dos dados, relacionando-os com o contexto do problema ou da questão de pesquisa.

Comunicação dos resultados, comunicar de forma clara e objetiva os resultados da análise, por meio de relatórios, apresentações ou outros formatos, para públicos interessados ou envolvidos.

Por que aprender R?

  • No ambiente R, é possível realizar cinco dos sete processos elencados anteriormente.

Por que aprender R?

  • O RStudio é um ambiente integrado de desenvolvimento, projetado especificamente para o uso do R, uma linguagem poderosa para análise de dados e programação estatística

  • Ele oferece uma interface amigável que combina ferramentas como editor de script, console interativo, visualização de gráficos e gerenciamento de arquivos e projetos, facilitando o fluxo de trabalho para análises e relatórios.

Por que aprender R?

O que você vai aprender

Manipular

O que você vai aprender

Analisar

Outros usos

Livros

Outros usos

Relatórios

Outros usos

Sites

O método

Manipulação de bases de dados

  • Variáveis
  • Long, wider
  • Importar e exportar
  • Construir novas variáveis
  • Estatística

Estatísticas descritivas

  • Conteúdos aplicados ao R

Conseguir reproduzir o conhecimento em outras linguagens.

Objetivo do curso

Desenvolver a capacidade de carregar e manipular dados, construir base de dados, obter informações na web, bem como realizar análises estatísticas descritivas.

O que vão aprender?

  1. Manipular e tratar banco de dados no Rstudio (ambiente tidyverse).
  2. Produzir estatística descritiva no Rstudio (ambiente tidyverse).
  3. Implementar projetos de pesquisa no Rstudio (ambiente tidyverse).

Cronograma do curso

Seção 1: Introdução a linguagem R, Rstudio e ambiente tidyverse

  • Apresentação do Curso e cronograma das aulas.
  • Introdução ao ambiente tidyverse.
  • Técnica de organizar um script.
  • Um pouco sobre dados e o funcionamento do Rstudio.

Cronograma do curso

Seções 2: Manipulação de dados

  • Fundamentos, pacotes e estruturas de dados.
  • Importar e exportar dados no R.
  • Boas práticas de tratamento de dados.
  • Combinando bases distintas (joins e merges).

Cronograma do curso

Seções 3: Análise exploratória de dados e o Tidytext

  • Modos de sumarizar os dados.
  • Introdução ao tidytext.

Cronograma do curso

Seções 4: Visualização estatística de dados; o que fazer e o que não fazer com o ChatGPT

  • Introdução ao Ggplot.
  • Transformando tabelas em gráficos.
  • Boas práticas do uso do ChatGPT.

Funcionamento das aulas

14:00 - 16:00 - Conteúdo.

16:30 - 18 horas - Parte prática.

O GitHub

Link

Instalar o R

Link

Vamos para o RStudio

Video

Link